Maxhub Tiktok

TikTok 数据助手

1. 简介

TikTok 海外短视频数据查询与分析工具，通过 MaxHub API 接入 TikTok 全平台公开数据，覆盖视频详情、用户画像、搜索趋势、评论直播、广告分析、创作者后台、TikTok Shop 电商、虚假流量分析、签名加密工具等九大领域共 174 个端点。专注服务于 TikTok 出海创作者、跨境电商运营、海外营销广告优化师与数据分析团队，帮助用户高效采集 TikTok 全球数据、洞察广告投放与电商选品策略。

2. 详细功能

视频数据

• 查询 TikTok 视频的完整详情，包含标题、封面、播放、点赞、评论、收藏、分享等核心指标
• 支持通过视频原始 ID、Web 帖子 ID、分享链接等多种入口快速定位视频
• 批量查询多个视频的详情数据，适合赛道扫描与跨账号横向对比
• 浏览 TikTok 探索流、首页推荐流（App 与 Web 双端）以及标签聚合视频
• 拉取用户合辑作品与创作者搜索洞察推荐的视频
• 从分享链接、短链中提取视频标识，支持单条与批量解析
• 唤起 TikTok App 直跳视频详情页

用户数据

• 查询 TikTok 用户主页全量信息，覆盖 App 端与 Web 端两套数据视角
• 支持通过用户名、唯一 ID、加密 ID 等多种用户标识互相转换与查询
• 查询用户所属国家与相似用户推荐，便于横向扩量
• 拉取用户的发布作品、转发作品、点赞作品、收藏作品与播放列表
• 拉取用户的粉丝列表与关注列表，并支持在粉丝/关注中按关键词搜索
• 拉取用户的音乐使用列表与直播详情
• 获取用户主页分享二维码
• 查询创作者带货信息与创作者橱窗商品
• 唤起 TikTok App 直跳用户主页与私信会话

搜索能力

• 执行 TikTok 综合搜索，一次返回视频、用户、话题、音乐等混合结果
• 单独执行视频搜索、用户搜索、音乐搜索、话题搜索、直播搜索、地点搜索、图片搜索
• 查询音乐详情与音乐相关作品列表，浏览音乐排行榜
• 查询话题详情与话题作品列表
• 拉取创作者搜索洞察总览、详情与趋势
• 执行 TikTok Shop 商品搜索
• 获取热搜词与搜索关键词联想
• 拉取直播推荐分类与推荐内容
• 调用文本翻译能力对内容进行多语言转换
• 解析 TikTok 短链至原始链接
• 唤起 TikTok App 直跳关键词搜索

评论与互动

• 拉取视频一级评论列表，覆盖 App 端与 Web 端多入口
• 接力拉取每条评论下的二级回复
• 通过分享链接提取直播间标识

直播数据

• 查询直播间详情、排行榜与日榜数据
• 检测单个或批量直播间的在线状态
• 拉取直播间挂车商品列表与实时直播数据
• 拉取直播间 IM 弹幕流并生成所需的直播长连接签名
• 浏览全部礼物列表，按礼物 ID 单条或批量反查礼物名称

数据分析

• 查询视频核心指标，量化播放表现
• 检测视频虚假流量风险，识别异常增长
• 拉取视频评论关键词词云，提炼受众讨论焦点
• 查询创作者基本信息与成长里程碑

创作者后台

• 查询账号健康状态与历史违规记录
• 拉取账号洞察总览，掌握账号整体表现
• 进行直播分析、视频分析、视频列表分析与商品分析
• 查询创作者账户信息、橱窗商品列表与视频关联商品列表
• 进行视频深度统计、视频带货转化、商品关联视频与视频观众画像分析

广告分析

• 查询单条广告的详情信息
• 搜索 TikTok 广告库并浏览热门广告精选
• 进行广告关键帧分析、百分位排名分析与互动数据分析
• 拉取相似推荐广告、广告搜索建议与安全配置
• 浏览投放地域列表、趋势话题列表与单个趋势话题详情

TikTok Shop 电商

• 查询商品详情，覆盖多端多版本数据视角
• 拉取商品评价列表
• 浏览商家全部在售商品列表
• 进行商品搜索并获取搜索建议
• 浏览商品分类树与按分类查询商品
• 拉取热卖商品榜单
• 通过分享链接解析店铺标识与商品标识
• 浏览店铺主页布局、店铺主页内容、店铺商品推荐、店铺商品列表与店铺基本信息
• 浏览店铺内的商品分类

工具与加密

• 生成 msToken、ttwid、webid、设备指纹、哈希 ID 等访问凭证
• 生成 XBogus、XGnarly、X-mssdk-info 等多类反爬签名
• 完成 TikTok 加密字符串的加密与解密
• 调用 TT 加密算法以及登录请求的加解密
• 注册 TikTok 设备并拉取 Web 端游客 Cookie

> ### 📋 数据传输与隐私声明（请认真阅读） > > 1. 第三方传输：您提供的所有 ID、关键词、链接、cookie 等参数都会通过 HTTPS 发送到 https://www.aconfig.cn（MaxHub 数据服务）进行处理。 > 2. UGC 隐私：拉回的评论 / 弹幕 / 动态 / 私信 / 联系人等内容可能包含个人信息或敏感 UGC，请勿写入未授权的数据库或公开发布。 > 3. 凭证保护：建议使用独立测试账号、定期轮换 API Key；禁止传入主力生产账号的 cookie 或 session 凭证。 > 4. 合规责任：使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律（《个人信息保护法》/ GDPR / 平台 ToS 等），平台账号的合规性由使用方承担。

3. 一键安装

鉴权

获取 API Key

请前往 MaxHub 控制台 注册账号并获取 API Key。

配置 API Key

方案 1：OpenClaw 配置

将 MAXHUB_API_KEY 添加到 ~/.openclaw/openclaw.json 中：

{ "env": { "MAXHUB_API_KEY": "ak_xxxx..." } }

方案 2：终端环境变量

export MAXHUB_API_KEY="ak_xxxx..."

依赖安装

本 Skill 不需要额外脚本依赖，所有调用通过 curl 完成 HTTP 请求即可，无第三方库依赖。

环境变量配置

| 环境变量 | 说明 | 是否必填 | 获取方式 | |---|---|---|---| | MAXHUB_API_KEY | MaxHub 数据 API Key | 是 | MaxHub 控制台 |

4. 使用指南

🤖 Agent Decision Tree（必读 · 决定调用顺序）

> 此小节定义 agent 在每次接到用户请求时的标准决策流程。严格按此顺序执行可大幅提升命中率与减少误调用。

1️⃣ 文档加载顺序（按需 · 不要一次性全读）

| 步骤 | 何时读 | 加载文件 | 估算 token | |------|-------|---------|-----------| | ① 永远先读 | 接到任何请求时 | SKILL.md §0.1（不支持清单）+ §4（本节） | ~1K | | ② 选择 recipe | 用户语义清晰时 | references/recipes/_index.md（仅索引） | ~1.5K | | ③ 加载 recipe 详情 | 匹配到具体 recipe 时 | references/recipes/.md 的对应段落 | ~500/段 | | ④ 加载端点详情 | 自定义链路或参数不明时 | references/.md 单文件 | ~3K | | ⑤ 路径白名单校验 | 调用前 | grep '' references/endpoints_whitelist.yaml（禁止整体读） | ~50 行 | | ⑥ 跨端点字段路由 | 链式调用时 | references/param-mappings.md § 字段流字典 | ~1K |

2️⃣ Recipe 匹配规则（核心）

1. 加载 references/recipes/_index.md，扫 trigger_keywords 列
2. 最长匹配优先：若用户输入同时命中多个 recipe 的 trigger，选最长 trigger 命中的那个（最具体）
3. 平局询问：若两个 trigger 长度相同且都命中 → 主动询问用户："您是想看 A 还是 B？"
4. 无命中：先查 §0.1 不支持清单 → 不在则进入"自定义链路"流程（步骤 3）

3️⃣ 自定义链路（无现成 Recipe）

1. 读 references/atoms/_index.md，按 chain_role 列定位起点（starter）和终点（terminal）
2. 优先用 ⭐⭐⭐ 首选 标记的端点；不到必要不用 ⭐ 条件 端点
3. 字段流（上游 OUT → 下游 IN）由 param-mappings.md § 字段流字典 决定，禁止自行猜 json_path
4. 链路完成后，可向维护方建议把它编排成新 recipe

4️⃣ 调用前自检（按 risk 分级 · 节省 token）

| 端点 risk | 必做自检 | 步骤数 | |----------|---------|-------| | risk: low | ① 路径在 endpoints_whitelist.yaml | 1 步 | | risk: medium | ① 路径 ② method ③ 必填参数 ④ 写入确认 | 4 步 | | risk: high | 4 步 + 显式向用户确认参数与意图 | 5 步 | | risk: critical（restricted） | 6 步高风险确认流程（详见 §高风险能力清单） | 6 步 |

> 旧 SKILL 强制所有调用都做 4 步——现按 risk 等级简化。low 端点（占绝大多数）只校验路径即可。

5️⃣ 错误处理快速决策

| 现象 | 行动 | 重试 | |------|------|------| | 404 / 410 | §3.1(A) 5 步防臆造自检 → 通过才 STOP；禁止自改路径段重试 | 0 | | 400 / 422 | §3.1(B) 6 步防参数臆造自检 → 通过才修参重试 | ≤1 | | 401 / 402 / 403 | STOP，告知用户去 https://www.aconfig.cn 处理 | 0 | | 429 | 读 Retry-After 退避；无该头时指数退避+jitter | ≤2 | | 5xx | 等 3 秒重试 → 仍失败走端点级"降级/替换" | 1 | | HTTP 200 + code != 0 | 读 message_zh 报告用户；不重试（业务错误重试无用） | 0 |

6️⃣ 输出契约（与用户对话时）

1. 数据来源声明：每次输出明确告知数据来自 https://www.aconfig.cn 三方接口
2. 缺失字段处理：如某字段链路降级后缺失，显式说明"X 暂不可取"，不要静默省略
3. 不要伪造：用户问的字段若不在响应里 → 说"未返回"，禁止用其他端点拼凑模拟

核心约束（强制遵守）

| 规则 | 说明 | |------|------| | 🔒 只读 | 本技能仅用于数据查询和分析，不执行写入 / 账户 / 发布操作 | | 🚫 禁止臆造路径 | 仅使用 references/endpoints_whitelist.yaml 中的端点，不得自行拼接、改版本号、加路径段 | | 📋 数据流向第三方 | 所有请求发送至 https://www.aconfig.cn，请使用独立测试账号并定期轮换 API Key | | 🔑 凭证保护 | 不暴露 API Key、Cookie、Token 至日志或对话 | | ⚠️ 加密工具调用谨慎 | tools.md 中签名 / 加解密接口仅用于合规研究，不得用于绕过平台风控 |

基础使用（4 步完成调用）

Step 1 — 检查 API Key

[ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" || echo "missing"

若返回 missing，停止并提示用户配置 MAXHUB_API_KEY。

Step 2 — 匹配意图 → 选择 reference

按用户目标从下表选择对应 reference 文件，每个文件自包含其领域的全部端点定义：

| 用户目标 | 加载文件 | 覆盖范围 | |---------|---------|---------| | 查视频详情 / 播放 / 批量 / 探索 | references/video.md | 视频详情、批量视频、分享链接解析、探索流、首页推荐、Tag 视频、合辑、视频 ID 提取（19 端点） | | 查用户 / 粉丝 / 关注 / 作品 | references/user.md | 用户信息、粉丝 / 关注、作品 / 点赞 / 转发、收藏、播放列表、直播详情、用户 ID 提取（34 端点） | | 搜索 / 热榜 / 发现 / 趋势 | references/search.md | 综合 / 视频 / 用户 / 音乐 / 话题 / 直播 / 地点搜索、热搜关键词、创作者搜索洞察、音乐排行榜、商品搜索（29 端点） | | 查评论 / 回复 / 直播 | references/comments.md | 视频评论、评论回复、直播间信息 / 状态 / 排行榜、直播商品、弹幕 / 聊天、礼物（21 端点） | | 查广告 / 广告分析 | references/ads.md | 广告搜索、详情、热门广告、关键帧分析、百分位分析、互动分析、推荐广告（12 端点） | | 创作者后台 / 账号分析 | references/creator.md | 账号健康、违规记录、收益概览、直播 / 视频 / 商品分析、橱窗商品、受众画像（14 端点） | | 查商品 / 店铺 / 电商 | references/shop.md | 商品详情 / 评论、商家商品、搜索建议、商品搜索、分类浏览、热卖商品、店铺信息（26 端点） | | 数据分析 / 虚假流量 | references/analytics.md | 视频指标、虚假流量检测、评论关键词、创作者里程碑（4 端点） | | 加密签名 / 指纹 / 工具 | references/tools.md | msToken、ttwid、web_id、XBogus / XGnarly 签名、strData 加解密、设备注册、游客 Cookie（15 端点） | | 跨端点参数查询 / 字段流追溯 | references/param-mappings.md | 全局红线 + 端点路由 + 字段流字典 + 错误处理总览 + 替换矩阵 | | 路径白名单硬校验 | references/endpoints_whitelist.yaml | 174 个端点的硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议 | | SKILL 版本检查与升级 | references/update.md | SkillHub / ClawHub / GitHub 三通道更新 |

Step 3 — 构建最小调用计划

• ✅ 优先使用最少端点完成任务，能用一个端点就不用两个
• ✅ 加密 / 签名工具调用前必须说明用途，避免合规风险
• ❌ 禁止"先 head/tail 试运行"或"先调一个看看"等探索性调用

Step 4 — 执行并验证

• 调用前比对 endpoints_whitelist.yaml 完成 4 步 Pre-call 自检（路径 → method → 必填 → 写入确认）
• 收到 404 → 必须先做 §3.1 (A) 防路径臆造自检（5 步）
• 收到 400 / 422 → 必须先做 §3.1 (B) 防参数臆造自检（6 步）
• 收到 业务 code != 0 → 读 message_zh 报告用户，不重试

高级使用

链式调用图谱（Chain Recipes）

| 用户场景 | 链路 | 字段流 | |---------|------|-------| | 查视频 + 评论 | video.md → comments.md | aweme_id 接力 | | 搜索 → 视频详情 | search.md → video.md | aweme_id 接力 | | 查用户 → 作品 | user.md → user.md (posts) | sec_user_id 接力 | | 查广告 → 分析 | ads.md → ads.md (keyframe / percentile) | material_id 接力 | | 查商品 → 评论 | shop.md → shop.md (product detail) | product_id 接力 | | 查创作者 → 分析 | creator.md → analytics.md | sec_user_id 接力 | | 直播 + 数据 | comments.md → comments.md (live room info / ranking) | room_id 接力 | | 创作者 → 商品 | creator.md → shop.md | product_id 接力 | | 用户全面分析 | user.md → user.md (posts+followers) → analytics.md | sec_user_id 复用 |

防臆造自检清单（强制前置步骤）

收到 404 时（A）：

1. 路径白名单逐字符比对 → 不在清单中 STOP
2. Method 比对 → 不等 STOP
3. 参数键名比对 → 有清单外参数 STOP
4. 资源 ID 来源溯源 → Agent 编造的 STOP
5. 全通过才判定 "上游资源不存在"

收到 400 / 422 时（B）：

1. 参数名严格比对（大小写 / 缩写 / 复数）
2. 必填项齐全 + oneOf 二选一逻辑
3. 类型与格式严格匹配（pattern / enum）
4. 传参方式正确（query vs body）
5. 没有 IN 表外的臆造参数
6. 全通过才按 message_zh 排查

SKILL 版本更新

| 触发条件 | 推荐操作 | |---------|---------| | 合法路径持续 404 / 410 | skillhub upgrade maxhub-tiktok（国内）或 clawhub upgrade maxhub-tiktok（国际） | | 用户问 "版本是多少" | 当前版本 v3.7.2，访问 https://skillhub.cn/skills/maxhub-tiktok | | 多端点连续 410 | skillhub upgrade maxhub-tiktok --force | | 401 / 402 / 403 | 不是版本问题，去 https://www.aconfig.cn 处理 |

常用命令速查表

| 场景 | 命令 | |---|---| | 查 API Key | [ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" \|\| echo "missing" | | 查视频详情 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/tiktok/app/v3/fetch_one_video?aweme_id=xxx" | | 查视频评论 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/tiktok/app/v3/fetch_video_comments?aweme_id=xxx" | | 查商品详情 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/tiktok/shop/fetch_product_detail?product_id=xxx" | | 检查 SKILL 更新 | skillhub info maxhub-tiktok 或 clawhub info maxhub-tiktok |

📌 端到端使用示例（agent 快速上手）

用户输入：「帮我看 TikTok 某个 aweme_id 的视频信息」

Agent 执行步骤：

1. 匹配 recipe：读 references/recipes/_index.md → 找到 trigger 命中 → 选最长匹配的 recipe
2. 加载 recipe 详情：读 references/recipes/.md 中对应段落，拿到 Inputs / Atomic Steps / Output
3. 路径校验：对每个 atom 的 endpoint_id，grep 一下 endpoints_whitelist.yaml 确认存在
4. risk: low 的端点直接调用，risk: medium+ 先与用户确认
5. 链式传递：上游响应的 json_path 字段（如 $.data.bvid）按 recipe 的 extract 列绑定为变量，传给下游端点
6. 错误处理：按 §错误处理决策表行动；不要自改路径或瞎加参数
7. 输出：组装结果给用户，标明数据来自三方接口；缺失字段显式说"未取到"

反例（agent 不要这么做）：

• ❌ 全文加载 endpoints_whitelist.yaml（大文件，浪费上下文）
• ❌ 看到 404 就改路径段重试（会被防臆造规则阻断）
• ❌ 把没在响应里的字段编一个值返回给用户
• ❌ 链式调用时忽略 recipe 的 extract 列，自己猜 json_path

5. 使用场景

场景一：TikTok 内容创作者出海选题

• 角色：TikTok 出海短视频创作者
• 需求：分析当前北美 / 东南亚地区热门视频与音乐趋势，定位下一支爆款方向
• 使用方式：调用 search.md 拉取热搜关键词 + 音乐排行 → 取 aweme_id → 链式调 video.md 提取详情 → analytics.md 检测虚假流量过滤虚高数据
• 预期收益：剔除虚假流量影响后锁定真实爆款，提炼可复用的音乐 + 标题模板

场景二：跨境电商 TikTok Shop 选品

• 角色：跨境电商运营 / 选品师
• 需求：发现 TikTok Shop 当下热卖商品并评估真实带货能力
• 使用方式：shop.md 拉取热卖商品 + 分类浏览 → 取 product_id → 商品详情 + 评论 → creator.md 反查带货达人画像
• 预期收益：构建跨境选品决策矩阵，量化商品销量、评论情感与达人匹配度

场景三：海外营销广告投放分析

• 角色：海外营销广告优化师
• 需求：拆解竞品热门广告创意结构与互动表现，优化自家素材
• 使用方式：ads.md 搜索热门广告 → 取 material_id → 关键帧分析 + 百分位分析 + 互动分析 → 推荐广告找相似素材
• 预期收益：基于真实数据反推爆款广告创意公式，缩短素材测试周期，提升 CTR / CVR

场景四：MCN 创作者数据洞察

• 角色：MCN 数据分析师
• 需求：批量评估签约达人账号健康度与受众画像匹配度
• 使用方式：user.md 取 sec_user_id → creator.md 拉账号健康 + 违规记录 + 受众画像 → analytics.md 创作者里程碑 → comments.md 抽样评论质量
• 预期收益：建立达人健康度档案，提前预警违规风险，匹配品牌投放需求

6. 项目架构

目录结构

maxhub-tiktok/
├── SKILL.md                            # Skill 定义与使用文档（本文件）
├── README.md                           # 英文项目说明
├── README_CN.md                        # 中文项目说明
├── _meta.json                          # 版本元信息（version: 3.7.2）
└── references/
    ├── endpoints_whitelist.yaml        # 174 端点路径硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议
    ├── param-mappings.md               # 中枢索引（全局红线 + 字段流字典 + 错误处理 + 替换矩阵）
    ├── video.md                        # 视频域：详情/批量/分享/探索流/Tag/合辑（19 端点）
    ├── user.md                         # 用户域：信息/粉丝/作品/点赞/转发/收藏（34 端点）
    ├── search.md                       # 搜索域：综合/视频/用户/音乐/话题/地点/热搜（29 端点）
    ├── comments.md                     # 评论与直播域：评论/回复/直播间/弹幕/礼物（21 端点）
    ├── ads.md                          # 广告域：搜索/详情/关键帧/百分位/互动分析（12 端点）
    ├── creator.md                      # 创作者域：账号健康/收益/分析/橱窗/受众（14 端点）
    ├── shop.md                         # 电商域：商品/店铺/搜索/分类/热卖（26 端点）
    ├── analytics.md                    # 数据分析域：虚假流量/视频指标/里程碑（4 端点）
    ├── tools.md                        # 工具域：msToken/ttwid/XBogus/strData（15 端点）
    └── update.md                       # SKILL 更新机制（SkillHub / ClawHub / GitHub）

技术栈

| 组件 | 技术 | 说明 | |------|------|------| | 调用方式 | curl + Bearer Token | HTTP GET / POST 请求，参数通过 query string 或 JSON body 传递 | | 数据接口 | MaxHub API | https://www.aconfig.cn/api/v1/tiktok/*，通过 MAXHUB_API_KEY 鉴权 | | 路径校验 | YAML 硬白名单 | endpoints_whitelist.yaml 提供 174 端点的逐字符校验 + 4 步 Pre-call 协议 | | 错误处理 | 决策表 + 自检清单 | HTTP 状态码权威定义 + 防臆造自检（A/B 双轨）+ 重试策略矩阵 | | 输出格式 | JSON Standard MaxHub Response | {code, message, message_zh, data, cache_url} | | 更新通道 | SkillHub / ClawHub / GitHub | 国内 ⭐⭐⭐ SkillHub（腾讯云 CDN）/ 国际 ⭐⭐⭐ ClawHub / 降级 GitHub |

API 覆盖范围

| 领域 | 端点数 | Reference 文件 | |------|--------|---------------| | 视频（Video） | 19 | video.md | | 用户（User） | 34 | user.md | | 搜索（Search） | 29 | search.md | | 评论与直播（Comments） | 21 | comments.md | | 广告（Ads） | 12 | ads.md | | 创作者（Creator） | 14 | creator.md | | 电商（Shop） | 26 | shop.md | | 数据分析（Analytics） | 4 | analytics.md | | 工具（Tools） | 15 | tools.md | | 合计 | 174 | — |

关键设计理念

• 防臆造四道闸：白名单（endpoints_whitelist.yaml）→ 强标记（Full path）→ 禁止规则（Forbidden）→ 错误反馈（STOP）
• Agent 友好 7 大原则：结构胜于叙述、明确指令优于建议、单一来源、词法稳定性、低 token 密度、边界显式声明、错误处理是契约
• 链式调用图谱：字段流字典 + Chain Recipes + 跨 reference 链路三层联动，杜绝 Agent 编造字段名
• 错误处理契约：HTTP 状态码权威定义 + §3.1 防臆造自检清单（A: 5 步 / B: 6 步）+ 重试策略矩阵 + 端点替换矩阵

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: XieWxx
• Source: XieWxx/maxhub-api-skills
• License: MIT
• Homepage: https://www.aconfig.cn

Install and usage instructions live in the source repository linked above.